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Enregistrement W2954521988

Policy, plans and processes for developing and improving the use of hazard maps in climate change adaptation for Yukon communities

2019· article· en· W2954521988 sur OpenAlexfundaboutno aff
Stephanie Pike Moore

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionGovernment of CanadaAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesU.S. Department of Energy
Mots-clésClimate changeAdaptation (eye)HazardEnvironmental resource managementClimate change adaptationEnvironmental planningGeographyPolitical scienceEnvironmental scienceEcologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has quickly become one of the most commonly discussed topics in northern Canada. Communities located in Canada’s north are facing impacts to every aspect of life. Hazard mapping is one of the tools used to predict risk from climate change impacts and thus assist communities in adaptation planning. The Northern Climate ExChange in Yukon has developed hazard maps for seven communities across Yukon. While hazard maps are a useful tool, in order for them to reach their maximum potential, users need to be well educated and trained to use them. Capacity and communication are arguably the most significant challenge faced by northern communities when it comes to climate change adaptation.\nThe goal of this research is to connect hazard mapping research to community needs, and opportunities for adaptation and mitigation to assist with both development and adaptation to future changes to the land and ecosystems. This research is focused on case-studies of Burwash Landing & Destruction Bay and Old Crow, Yukon. These two communities were chosen because they have an existing hazard map and contrasting community characteristics, meaning the research has validity with a wider range of communities. Interviews were conducted in both communities and analyzed for common themes and responses. The interview questions were designed with the intention to stir discussions around climate change issues in the communities, general discussions around hazard maps and recommendations for governments, organizations and communities. Through interview analysis, six recommendations emerged, related to how research was conducted, communication pathways, education and government, research organization, and institutional structures.\nRecommendations for research are to incorporate GIS map layers into existing mapping programs, and refine the language used in reports and outputs to best reflect community needs. The recommendation for communication pathways is to use stories to communicate successes and failures. The recommendation for education is to develop avenues to provide continued, consistent education in the communities. Lastly, recommendations for governance structures are to develop a climate change adaptation strategy framework, and for higher governing bodies to push forward in support of community-based research.\nThis research highlighted many common issues for conducting research in the north. Overwhelmingly, research outputs, communication barriers, and education were consistent themes. As climate change continues to alter northern communities, planning for these changes will become crucial for long-term survival and community resiliency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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